ITVT-03. Use of Functional MRI and DTI for Surgical Planning of Maximal Extent of Resection of CNS Tumors - A Single Neurosurgical Center’s Experience
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Use of functional neuroimaging capabilities such as fMRI, DTI, MRP, MRS, AS-PET-CT, SPECT, and TMS as noninvasive tools to visualize intrinsic brain and spine morphology in relation to function have developed over the past 30 years. Amongst these imaging modalities, functional magnetic resonance imaging (fMRI) is of particular interest since it follows the physiological coupling between neuronal electrical activity and metabolic structural (cellular) activity as it relates to tissue vascularity and perfusion states. As an adjunct to this modality, MRI-based diffusion tensor imaging (DTI) allows further detailed radiographic assessment of fiber tracts in the brain in relationship to the surgical lesion of interest. In addition, combination of other imaging modalities including MR perfusion and intraoperative tools such as neuronavigation and direct cortical stimulation can help guide the extent of maximal safe resection. Herein we present a case series from our neurosurgical institution of primary intra-axial, extra-axial, supratentorial, and brainstem tumors resected using fMRI and DTI for presurgical planning allowing for maximal safe extent of resection and outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».